Conception expérimentale dans l'analyse des données génomiques

Cette séance de cours porte sur l'importance de la conception expérimentale dans l'analyse des données génomiques, en mettant l'accent sur la réduction de la variabilité technique, en évitant les facteurs de confusion et en traitant des effets des lots. Il traite de la conception d'expériences, de solutions statistiques permettant d'identifier et de quantifier les effets par lots et de méthodes permettant de traiter ces effets indésirables dans les analyses en aval. La séance de cours explore également des configurations expérimentales communes, des conceptions factorielles, des conceptions équilibrées par rapport à des conceptions déséquilibrées, et l'analyse de données déséquilibrées. On explique les modèles linéaires pour l'analyse des données, y compris les modèles de régression simple et de régression multiple, ainsi que l'utilisation de contrastes et de matrices de conception dans l'analyse statistique des données génomiques.